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Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Intermediário2 h

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

Python1 h - 3 h3,500 XPDeclaração de aproveitamento

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Pré-requisitos

Programa de estudos

Conteúdo do curso

1

Geração Aumentada por Recuperação

  • Recuperação Estruturada

    Você aprenderá a construir sistemas RAG baseados em SQL que convertem perguntas em linguagem natural em consultas SQL válidas, validam-nas com segurança, as executam em bancos de dados e sintetizam os resultados em respostas precisas de LLM — permitindo que você extraia insights de dados relacionais sem exigir que especialistas de domínio escrevam consultas.

  • Recuperação Semântica

    Você aprenderá a construir sistemas RAG semânticos que recuperam informações relevantes de documentos não estruturados usando embeddings e bancos de dados vetoriais — desde o pré-processamento de documentos em fragmentos (chunks) pesquisáveis até a implementação de busca semântica em tempo real e geração de respostas — permitindo que você extraia insights da maioria dos dados corporativos que existem na forma de documentos e textos livres.

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

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